python列表中最接近的n个数字

我经常需要从列表中选择一定数量的数字，以便它们与其他特定数字最接近

例如：

x0 = 45
n = 3
mylist = [12,32,432,43,54,234,23,543,2]

那么，如何从列表中选择与

x0

最接近的编号？有什么内置的方法吗

topN = [43, 54, 32]

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我的看法如下，但看起来有点复杂：

diffs = sorted([(abs(x - x0), x) for x in mylist])
topN = [d[1] for d in diffs[:n]]

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也可以使用“按自定义排序”功能完成：

sorted(mylist, key = lambda x : abs(x-x0))[:n]

就时间复杂度而言，它比heapq.nsmallest慢，但开销较小，因此对于小列表更有效。

使用：

从iterable定义的数据集中返回包含n个最小元素的列表。key（如果提供）指定一个参数的函数，用于从iterable:key=str中的每个元素中提取比较键。lower等效于：sorted（iterable，key=key）[:n]

所以在你的特殊情况下：

import heapq
x0 = 45
n = 3
mylist = [12,32,432,43,54,234,23,543,2]
heapq.nsmallest(n, mylist, key=lambda x: abs(x-x0))

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这使用了更少的开销，因为当元素超过

n

时，它会丢弃元素。这比简单排序好吗？它是否以某种方式利用了我不需要对整个列表进行排序的事实？是的，它更好。它将值推送到

堆

中，直到

n

大小，因此只有一个循环，没有列表的完整副本，并且可以快速丢弃坏值。或者，您可以使用x0作为中间值创建自己的二叉树，并拆分左节点x0。但是heapq已经在使用某种二叉树了。可能有一些初始的开销对于9个元素来说太重了。它对成千上万的人最有效elements@sashkello使用heap意味着时间复杂度为O（k logn），其中k是堆的大小（而不是排序的O（n logn），因此可以节省一些时间。请注意，这是算法复杂性-当k接近n时，

sorted

通常会更快，因为timsort非常好。请看这里的一些讨论。当我发布问题时，我已经知道一个可能的答案，我觉得应该在答案中而不是问题中。然而，我想看看还有什么其他的答案。这毕竟是一个问答网站，答案应该是“答案”的一部分：）@sjcipher还有，我不喜欢这样的问题：“我已经做到了，我该如何改进？”——因为答案很可能是“不可能”。当我把它作为一个答案，如果是这样的话，我可以在事后接受它，保持适当的问答结构。我同意这一点，这是真的。

import heapq
x0 = 45
n = 3
mylist = [12,32,432,43,54,234,23,543,2]
heapq.nsmallest(n, mylist, key=lambda x: abs(x-x0))